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OceanData Consulting
Service 03 · IA

IA pour l’océanographie

Ajoutez une brique d’apprentissage à votre chaîne marine quand elle répond à un protocole de validation explicite.

Votre besoin

Blending observations–modèles pour corriger un champ
Surrogate FNO pour l’émulation temporelle de sorties CROCO
UNet pour la descente d’échelle spatiale, lorsque le jeu d’entraînement existe

Données requises

Simulations de référence et états initiaux
Observations indépendantes pour l’évaluation
Baseline simple, métriques, splits et critères d’arrêt

Méthode

Séparer entraînement, validation et test
Comparer au modèle physique et à une baseline harmonique
Documenter incertitude, domaine de validité et coût d’inférence

Livrables

Protocole et rapport de validation
Code d’inférence et configuration versionnée
Recommandation d’intégration ou décision de ne pas déployer
Exemple documenté

Le FNO de courants de Brest reproduit une simulation CROCO à 250 m ; le résultat publié est une émulation à partir d’un état initial de modèle, pas une prévision autonome.

Limites et conditions
Un surrogate dépend de la qualité et de la couverture de ses simulations d’entraînement.
Le FNO temporel et le UNet spatial répondent à deux problèmes distincts.
Aucune performance n’est promise avant un test sur vos données et votre baseline.
Déroulé

Un déroulé clair, de la donnée à la décision

01

Cadrage du besoin et des critères de décision

02

Audit des données et définition du protocole

03

Analyse, modélisation ou entraînement reproductible

04

Restitution, revue scientifique et transfert

Prestation sur devis : le périmètre dépend de la zone, de la résolution, de la période et du niveau de validation attendu.

Le périmètre, les données disponibles et le calendrier sont cadrés avant toute estimation.

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